進步何以終結，又何以共襄生成？

How Does Progress End, and How Can It Be Co-Generated?

——從托夫勒的權力與財富轉移、弗雷的創新停滯，到共生經濟學的效能係數η

From Toffler’s Shifts in Power and Wealth and Frey’s Stagnation of Innovation to the Effectiveness Coefficient η in Symbionomics

錢 宏（Archer Hong Qian）

引言：一位諾貝爾經濟學家的預測為什麼失敗了？

1961年，後來獲得1970年諾貝爾經濟學獎的保羅·薩繆爾森（Paul A. Samuelson），在其暢銷世界的大學教科書《經濟學》（Economics: An Introductory Analysis）中預測，按照當時的經濟增長趨勢，蘇聯國民生產總值可能在1984年至1997年間超過美國。

這是一個有數據、有模型、有增長趨勢支持的經濟學預測。

然而，歷史走向了相反的方向。蘇聯的經濟增長逐漸停滯，而且，1991年，蘇聯解體了。

薩繆爾森後來修改了預測年份，卻始終未能預見這一歷史轉折。

問題來了：經濟增長為什麼不能保證持續增長？強大的工業生產能力，為什麼不能保證強大的創新能力？一個國家在特定時期創造經濟奇蹟的組織力量，為什麼可能在另一時期成為發展障礙？

英國牛津大學經濟史學者卡爾·貝內迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey），在2025年出版的《進步何以終結：技術、創新與國家命運》（How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations）中，正面研究了這一重大問題。

他把目光投向過去一千年，從中國宋代、歐洲工業革命、蘇聯計劃經濟，到日本經濟停滯、美國技術創新以及當今AI革命，試圖解釋人類文明發展中一個不斷重複出現的現象：技術與經濟進步，為什麼會在取得巨大成功之後陷入停滯？

這是一個值得認真對待的經濟史命題。

沿着弗雷打開的歷史視野，我們還可以進一步追問：人類的知識、技術與文明組織結構，究竟怎樣交互生成進步？怎樣使創新持續轉化為社會淨效能？怎樣使文明發展的成果真正抵達生命？

這一追問還通向一個經濟學自身的問題：為什麼我們已經擁有GDP、生產率以及多種效率指標，卻依然難以判斷進步的真實成色？

本文把效能係數η放在標題的終點，正是要從歷史敘事引出經濟學的基礎尺度：當增長發生，究竟有多少轉化成可持續的社會生活淨效能？

一、從薩繆爾森的預測失敗，看見增長背後的組織條件

薩繆爾森的預測有其時代背景。

第二次世界大戰以後，蘇聯憑藉高度集中的工業組織能力，在鋼鐵、機械、軍事工業、航天等領域取得巨大成就。1957年，蘇聯成功發射第一顆人造地球衛星；1961年，加加林進入太空。

如果按照既有工業生產能力和經濟增長速度進行推算，蘇聯似乎擁有持續追趕美國的條件。

然而，這種推算忽略了一個決定性變量：創造既有增長的組織條件，能否繼續創造未來的增長？

在成熟技術可以複製、標準化生產可以擴大規模的階段，集中資源、統一計劃、層層考核具有顯著作用。

當經濟發展越來越依賴新技術發現、新產品開發、市場需求變化和多種未知方向的探索時，原有組織方式便面臨新的考驗。

計劃能夠規定產量，卻難以事先規定發現。組織能夠考核既有目標，卻難以預先知道下一項重大創新來自哪裡。

技術可以積累，生產可以擴張，創造力卻需要不斷更新其賴以生成的文明生態條件。

蘇聯經濟的興衰，由此揭示了一個超越蘇聯本身的問題：增長成績可以被計算，增長的組織條件卻可能在計算之外悄然改變。

對於薩繆爾森的預測，應當分清兩個層次：蘇聯增長速度的外推是一項經濟預測；蘇聯組織條件何時發生變化、怎樣發生變化，則是需要經濟史進一步解釋的問題。弗雷所揭示的探索與推廣的張力，為理解這一轉折提供了一條重要線索，卻又不能僅憑這一條線索替代對蘇聯經濟全部歷史條件的考察。

弗雷的貢獻，正是把這一問題推進到長時段的技術史與經濟史之中。

二、弗雷的發現：探索創新與組織推廣的歷史張力

弗雷指出，技術進步大體涉及兩種不同的組織功能。

一種是分散探索（Decentralized Exploration）。

新的技術和知識尚未形成穩定模式時，需要多種主體獨立嘗試。發明者、企業家、研究者以及普通勞動者，都可能在不同環境中發現新問題、提出新方案。

另一種是集中推廣（Centralized Scaling）。

當一項技術已經顯示出可行性，要使其廣泛應用，就需要資本投入、生產組織、專業分工、標準化和規模協調。

前者擴大可能性，後者擴大實際應用。

歐洲各國的競爭、工業革命時期的發明網絡、美國企業的創新活動，展示了分散探索的創造潛能。

普魯士工業組織、後發國家的技術追趕，以及蘇聯大規模工業化，則體現了集中推廣的力量。

問題發生在兩種功能的關係發生變化之時。

成熟技術的成功，會產生圍繞既有技術、產業、資本和權力形成的組織利益。原先服務於技術推廣的組織，逐漸擁有維護既得地位的動機。

它可能限制新進入者，排斥新的技術路線，把資源繼續投入已經成熟的產業，甚至運用制度權力保護自身。

於是，曾經推動進步的組織條件，逐漸成為進步的阻力。

這一觀察，是弗雷全書最有價值的發現之一。

它說明，國家和企業的成功，必須同時接受歷史變遷的檢驗。一個時期的組織優勢，可能在另一個時期失去適應能力。

探索與推廣也不能被機械分為先後兩個封閉階段。成熟產業仍需新發現，新技術從實驗室走向社會時也會產生新的問題，組織協調與分散探索始終交織。真正的難點，是如何使推廣形成的新資源、新知識反過來支持更多探索，使組織不因成功而失去更新自身的能力。

但問題還可以繼續深入：探索為什麼產生創新？推廣為什麼產生規模？二者怎樣相應、怎樣協調，又怎樣生成超出各自能力的社會共生效能？

這涉及文明進步的內在生成機制。

三、從托夫勒走向弗雷：知識革命怎樣改變權力與財富？

要理解弗雷的發現，可以將其放入更長的現代思想發展脈絡。

阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在《未來的衝擊》（1970）、《第三次浪潮》（1980）、《權力的轉移》（1990）和《財富的革命》（2006）中，持續觀察知識、技術、生產方式、生活方式以及權力和財富結構的變化。

在托夫勒看來，工業文明正在經歷深刻變革。知識與信息成為重要生產力量，權力和財富的生成、分配與轉移隨之發生變化。

從農業文明到工業文明，再到信息文明，人類創造財富的方式不斷改寫社會組織關係。

托夫勒的貢獻，在於看見文明變遷中的結構性力量。

然而，技術革命並不會按照人們期待的方向自動展開。新技術可能創造新的生產能力，也可能伴隨新的壟斷、依賴、社會分裂與組織失衡。

弗雷由此向前推進了一個問題：那些曾經站在技術革命前沿的國家，為什麼會失去領先地位？

托夫勒所提出的權力與財富轉移，描述文明變遷的方向與震盪；弗雷追索進步何以中斷，揭示既有組織優勢可能固化的歷史機制。二者相連，恰好把經濟學帶到一個更深的問題面前：新的知識、技術和組織關係創造了多少效能，誰得到這些效能，誰又承擔了代價？這一問題將討論從歷史動力推進到效能係數的範式。

從托夫勒到弗雷，思想焦點由權力和財富怎樣轉移，進一步深入到技術進步為什麼可能停滯。

接下來還需要研究：知識、技術、組織、經濟與文明主體之間，怎樣通過交互形成新的創造能力？怎樣使這種創造能力持續生成可分享、可檢驗的社會價值？

這正是共生經濟學試圖推進的方向。

四、自組織與共襄生成：從兩種組織功能進入進步機制

自然界的生命演化與人類社會的文明發展，都展示了自組織與交互主體共生的豐富過程。

生命能夠在自身條件中生長、適應和更新，也在與其他生命及其環境的聯繫中形成新的生存能力。

人類的發明創造同樣如此。

一個人可以發現問題，一群人可以交流知識，多個組織可以通過分工合作形成任何單獨主體都難以實現的成果。

自組織是主體自身形成和發展的動能；共生與共襄生成體現不同主體交互契合所形成的勢能。

自組織（動能）與交互主體共生／共襄生成（勢能），是相應相輔相成的關係。

在這一認識中，分散探索與集中推廣各有其重要作用，但進步的內在機制，還包含不同主體之間的知識傳導、利益協調、風險承擔、責任約束以及新能力的共同生成。

分散的主體可能相互學習，也可能彼此封鎖；集中組織能夠協調資源，也可能形成排他性特權。

共襄生成意味着交互主體的能力在實踐中不斷生成和更新。它可以表現為獨立研究者之間的知識互證、企業間自願的分工協作，也可以表現為公共組織提供可靠規則，使試錯者有機會進入、貢獻者獲得回報、失誤者承擔責任。交互一旦能夠形成這樣的正向循環，探索與推廣就可能彼此賦能，推動新的可能性持續出現。

多元本身並不保證共生。多元不共生，就是散亂。

共生的生成，需要主體之間發生有益的交互，使各自的自組織能力能夠轉化為共同創造能力。

由此，探索與推廣怎樣結合的問題，可以進一步轉化為：怎樣使主體的自主創造與組織的共同生成形成持續的正向效能？

這既是經濟組織問題，也是文明組織問題。

五、殖官主義：組織固化為什麼可能吞噬創新成果？

弗雷在歷史研究中反覆揭示，成功的組織容易形成自我保護的利益。

這一問題，正可以從共生經濟學（Symbionomics）提出的殖官主義（Bureaucolonialism / Reproductive Officialdom）的角度加以解釋。

殖官主義，是組織權力通過規則、身份、審批、資源分配和責任轉嫁，不斷自我複製、自我繁殖，並殖取社會資源與生命空間的行為機制。

它可以發生在不同政治制度與組織形態之中。

當組織的預算、權力、人員和特權持續膨脹，而其創造的公共價值未能同步提高時，組織成本便可能吞噬技術創新的收益。

這便出現了效率三元悖論（Efficiency Trilemma）：技術創新持續提高效率（A），組織特權與成本轉嫁持續擴大（B），社會淨效能仍要持續改善（C）。當B的增量持續吞噬A創造的社會收益時，三者便無法同時成立。其要害，是辨清創新收益流向何處、組織成本由誰承擔。

三項要求的關係，可以用一個三角形直觀表示：

現代社會擁有高速計算、全球通信、自動化生產和龐大的金融資本，卻依然存在組織成本高企、債務膨脹、社會信任下降以及公共服務效能不足等問題。這也解釋了殖官主義對弗雷“進步的停滯”的組織機制根源。

技術越來越先進，社會運行卻可能越來越沉重。

在這裡，經濟學需要提出一個樸素卻不容迴避的問題：為什麼有了GDP、勞動生產率和資本回報率，還需要效能係數η的過濾和檢驗？因為這些指標分別說明了產出規模、單位投入的產出以及資本收益，卻不足以同時回答增長收益與社會代價如何相抵、組織信託怎樣變化、不同生命主體獲得了多少實際改善。效能係數試圖把經濟活動的結果帶回其所服務的生命過程。

解決這一問題，需要使組織權力接受公共價值和實際效能的檢驗：誰獲得收益，誰承擔成本，誰對決策後果負責，誰有權進入並提出新的解決方案？

創新需要自由探索，共生需要責任承兌。

η是共生經濟學提出的基礎分析變量：ηᵢ＝GDEᵢ／GDPᵢ。它要求在明確核算邊界和評價規則之後，考察某項經濟活動創造的淨效能與其GDP貢獻之間的關係。由此，GDP仍然保留產出統計的價值，η則把研究焦點移到產出的效能轉換；GDE是這種轉換在不同活動上的匯總。

六、從GDP到GDE：進步應當怎樣衡量？

薩繆爾森預測失敗的另一層啟示，是經濟指標所顯示的增長趨勢，無法單獨決定一個國家的未來。

GDP衡量經濟活動所產生的增加值，具有重要的統計意義，但它不能完整顯示社會為增長承擔的組織成本、健康損害、信任損失與生態背負。

如果一項技術使企業產出增長，卻同時導致巨大的外部成本，那麼其經濟增長成績與社會淨效能之間就可能出現背離。

進一步考察：一項經濟活動是否真正增進社會效能，至少需要回答五個相互關聯的問題：它是否降低了組織、交易與生態背負的代價？是否增強了人的創造和行動能力？是否改善了生命健康與經濟運行狀態？是否增進了權責相符、承諾可靠的組織信託？是否減少衝突損耗，使和平合作得以持續？

由這些現實問題出發，共生經濟學將經濟活動實際效能的檢驗歸納為五個相應維度：降本（C）、賦能（E）、健康（H）、信任（T）、和平（P），統稱“五因指數”（Five-Factor Effectiveness Index）。五因指數需要通過明確的核算邊界、評價指標和經驗數據，使效能判斷具有可比較、可檢驗的依據。

例如，一項技術提高了企業產值，卻將污染治理、健康損害或組織交易成本轉嫁社會；僅憑產值增幅，很難判斷它究竟創造了多少淨效能。由此，才需要將增長的數量與其實際成效連接起來。

共生經濟學據此提出效能係數η與國內生產效能總值（Gross Domestic Effectiveness，GDE）：先研究具體經濟活動所產生的實際效能與其GDP貢獻之間的關係，再觀察整個經濟的效能轉換。其表達式為：

ηᵢ = GDEᵢ / GDPᵢ

GDE = Σ（GDPᵢ × ηᵢ）

R = GDE / GDP

其中，ηᵢ是第i項經濟活動的效能係數，GDEᵢ是其效能核算結果；R表達整體經濟產出向實際效能轉化的程度。五因指數為這一核算提供需要進一步操作化與驗證的觀察路徑。

由此可以研究經濟學基礎理論中的一個問題：相同的GDP增長，為什麼可能產生不同的社會淨效能？η既是對經濟活動結果的過濾，也是對經濟組織與生命效能關係的持續檢驗。它的意義需要在具體核算和經驗比較中得到展示。

理解日本經濟，需要研究技術創新停滯的原因，也需要檢驗泡沫消退、產業調整和社會運行質量之間的關係。

理解蘇聯經濟，需要研究工業增長和技術推廣的成績，也需要研究組織成本、創新條件、社會消費和組織信託的變化。

這樣，增長數量、效能轉換與五因指數的實際變化，才可以在同一研究視野中接受檢驗。

進步因而擁有更完整的衡量尺度。

七、從AI升格為AM：人類文明怎樣繼續生成新的可能？

弗雷對AI革命保持審慎態度。

計算機和互聯網曾經令人期待持續的生產率飛躍，然而技術能力的擴張，並沒有在所有時期自動轉化為相應的經濟增長。

今天的AI可以快速處理龐大數據、生成文本、輔助研究、優化生產過程。它也可能強化既有數據、算法和組織結構中的偏差。

當越來越多的個人與機構依賴共同的模型、共同的數據來源和相似的推理框架時，判斷的準確性可能局部提高，判斷的多樣性卻可能下降。

這種預測趨同，會使新的發現、獨立證據和異質經驗受到忽視。這就是我說的“預測悖論”。

人類對智能的理解，因此需要進一步拓展。

由此，AM研究與η之間也出現了直接聯繫：衡量智能技術的成效，不能只看模型參數、生成速度和任務完成率，還需觀察其是否擴展不同主體的辨識、信任和共襄能力，是否減輕組織成本與社會代價。AI的技術進步及其社會效能，必須同時接受檢驗。

《將AI升格為AM》（Elevating AI to AM）提出，將研究視野從Artificial Intelligence推進到Artificial Mind與Amorsophia MindsField / MindsWeb，探索Mind、Minds以及主體交互生成的更完整條件。

Elevation is not an upgrade.

AI能力的增強，不能簡單等同於Mind的生成。數據、算法、算力與神經網絡的疊加，也不能自動形成愛之智慧（Amorsophia）。

這一研究方向需要面對三個根本問題：

其一，如何突破單純依賴既有數據與算法模式的局限，探索麵對未知事物的辨識能力？

其二，如何使不同主體的Mind通過交互，保有獨立判斷，同時生成更豐富的共同能力？

其三，如何使智能發展接受動機、責任、後果和生命效能的檢驗？

這些問題與弗雷關於技術創新、組織探索和發展停滯的研究，具有進一步對接的可能。

如果AI革命只是使既有組織擁有更強的數據處理與控制能力，新的技術革命仍可能重演組織固化的歷史困境，產生新的殖官主義。

如果人類能夠進一步發展多主體交互、獨立辨識、知識傳導與共襄生成的能力，技術進步便有機會獲得更加豐富的文明條件。

八、從進步的終結，到文明的共襄生成

托夫勒看到了知識革命推動權力與財富的轉移。

弗雷揭示了技術創新與組織固化之間的歷史張力。

共生經濟學進一步研究自組織與共生生成的內在關係，以及技術進步如何轉化為可衡量、可持續的社會淨效能。

三者由此形成一條值得深入交流的思想線索：

權力與財富的轉移——創新與進步的停滯——共生效能的持續。

從歷史上的進步之謎，到經濟學的效能之問，效能係數η將討論引向經濟活動所創造的實際成效，也為共生經濟學（Symbionomics）的基礎研究、實證檢驗與公共實踐打開新的空間。

三種研究的關注點，可列表對照：

進步可以因組織固化而停滯，仍可以通過主體交互共生而生生不息——持續經受效能係數的檢驗。

進步何以終結，又何以共襄生成？這將是經濟史、共生經濟學與AM研究之間值得展開的對話。

錢宏（Archer Hong Qian）

Intersubjective Symbiosism Foundation（Canada）

2026年10月29日於Vancouver

主要參考文獻

Carl Benedikt Frey, How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations. Princeton University Press, 2025.

Carl Benedikt Frey, The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation. Princeton University Press, 2019.

Paul A. Samuelson, Economics: An Introductory Analysis, 1961年版及後續版本。

David M. Levy and Sandra J. Peart, “Soviet Growth and American Textbooks: An Endogenous Past,” Journal of Economic Behavior & Organization, 2011.

Alvin Toffler, Future Shock（1970）, The Third Wave（1980）, Powershift（1990）, Revolutionary Wealth（2006）.

錢 宏（Archer Hong Qian）:《共生經濟學概論（修訂版）》（Symbionomics: An Overview, Revised），2026。

錢 宏（Archer Hong Qian）:《將AI升格為AM》（Elevating AI to AM），2026。